吉他和弦识别应用程序：使用CNN预测和弦

资源摘要信息:"吉他和弦识别系统概述" 吉他和弦识别系统是一个基于机器学习的应用程序，主要功能是通过处理吉他演奏的音频信号，提取其频谱图，并将此图作为输入数据送入卷积神经网络（CNN），由CNN对和弦进行识别和预测。和弦识别技术在音乐制作、自动伴奏、音乐教育等众多领域都有广泛的应用。 "克隆和设置项目" 项目的设置首先需要克隆项目的远程仓库至本地计算机。通过Git命令，用户可以复制Guitar-Chords-recognition项目到本地。克隆后，建议根据用户所使用的操作系统，选择合适的分支进行操作。例如，在Linux系统中运行时，用户应切换至"linux"分支。 "安装" 安装是使用该应用程序前的必要步骤。用户有三个选项来安装所需的依赖软件包。尽管有多种选择，但是文档建议用户选择Option 1，即使用Conda进行安装。Conda是一个开源的包管理系统和环境管理系统，它允许用户在隔离的环境中安装不同的包及其依赖关系。创建一个新的Conda环境并安装所有必需的包通常可以解决很多常见的兼容性问题。如果用户系统中还未安装Conda，需要先下载并安装Conda环境管理工具。之后，使用conda env create命令和环境配置文件（environment.yml）来创建一个新的环境，并命名为"tf"。 "卷积神经网络（CNN）在吉他和弦识别中的应用" 卷积神经网络是一种特别适合于处理具有类似网格结构数据（如图像数据）的深度学习技术。在吉他和弦识别系统中，CNN用于处理和解析吉他声音的频谱图。频谱图是一个二维图形，展示了声音信号在不同频率下的能量分布情况，这种特性正好适用于CNN来识别和弦的特征。 CNN通过多个卷积层来提取频谱图中的特征。每一个卷积层都试图提取音频信号中的不同抽象级别的特征。例如，最开始的卷积层可能关注简单的频率模式，而更深层次的卷积层则可能识别出更复杂的和弦结构。 "吉他声音频谱图的生成" 在将吉他声音输入CNN进行和弦识别之前，需要将声音信号转化为频谱图。通常，这一步骤可以通过快速傅里叶变换（FFT）等信号处理技术来完成。FFT是一种将信号从时域转换到频域的算法，能够揭示出声音信号在不同频率上的能量分布。 "应用程序的工作流程" 当吉他声音通过麦克风被录制下来后，软件会捕获音频信号并将其转换为频谱图。该频谱图随后被输入到CNN中。CNN通过学习训练数据集中和弦与频谱图的关联，能够识别出新输入频谱图对应的和弦。最后，识别结果将被展示给用户或用于其他应用程序，如实时音乐伴奏软件等。 "技术挑战与未来方向" 虽然该系统在技术上已经取得了显著的进展，但在实践中仍然面临挑战，例如不同吉他的声音差异、不同演奏风格对声音的影响、声音在录制过程中的失真等。未来的研究方向可能包括改善算法以适应更多变的声音特征，以及使用更多的数据进行训练以提高模型的泛化能力。此外，实时识别准确率的提升也是一个重要的研究目标。